Finalmente sono riuscito a trovare alcune informazioni molto dettagliate e di prima mano di come viene implentata la rete neurale(o alcune reti neurali) all'inteno del processo di elaborazione dei modelli.
Tramite questo possiamo capire 1) quanti passi avanti sono stati fatti sulle reti neurali 2) il perchè i modelli siano cosi variabili al varare di solo alcuni parametri. Addestrare una rete con un traing set per forza di cose incompleto(non abbiamo milioni di anni di dati da utilizzare per creare traing set validi al 90%. Cosi come si faÃ* per esempio con il riconoscimento della scrittura manuale).

per chi volesse approfondire :

Numerical Simulation of Potential Impact of Aerosols on Heavy Snowfall Events Associated with Japan-Sea Polar-Airmass Convergence Zone
The Application of Neural Networks in the Earth System Sciences: Neural Network Emulations for Complex Multidimensional Mappings

Using Machine Learning for Model Physics https://arxiv.org/pdf/2002.00416
Accurate and fast neural network emulations of long and short wave radiation for the NCEP Global Forecast System model
Accurate and Fast Neural Network Emulations of Model Radiation for the NCEP Coupled Climate Forecast System: Climate Simulations and Seasonal Predictions in: Monthly Weather Review Volume 138 Issue 5 (2010)


P.S. Non sapevo dove postarre se è la sezione errata scusate